yolov5的锚框怎么确定的，他与之前的每个版本有什么不一样

YOLOv5采用的是Anchor-Free的方式进行目标检测，不需要预先定义锚框，因此与之前的每个版本有很大不同。

在Anchor-Free的方法中，目标检测是通过对特征图进行密集预测来实现的，而不是通过预先定义一些锚框来进行的。YOLOv5使用的是CenterNet的思想，将目标检测问题转化为回归中心点和目标框的大小，而不是预测锚框的偏移量和置信度。

具体来说，YOLOv5采用的是FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）算法，通过在特征图上密集采样并预测目标框的中心点、宽度和高度来实现目标检测。在FCOS中，每个像素点都可以预测多个目标框，因此可以适应不同大小和形状的目标。

与传统的Anchor-Based方法相比，Anchor-Free方法可以减少训练和推理时的计算量，并且可以更好地适应不同大小和形状的目标。同时，Anchor-Free方法也可以避免Anchor-Based方法中锚框的选择和调整带来的误差。